基于CNN和SOM的评论主题发现 |
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引用本文: | 谢宗彦,黎 巎,周纯洁.基于CNN和SOM的评论主题发现[J].情报科学,2018,36(6):30-34. |
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作者姓名: | 谢宗彦 黎 巎 周纯洁 |
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摘 要: | 【目的/意义】随着旅游网站的增加,游客的网络评论日益增多。针对传统方法在旅游短文本评论主题分类
时出现特征维度过高和数据稀疏等问题,本文提出一种基于卷积神经网络和 SOM的旅游评论主题发现方法。【方
法/过程】首先采用词向量来进行文本表示,降低了特征维度过高问题;其次,通过卷积神经网络对评论文本提取高
阶的抽象特征;最后在通过 SOM 模型基于提取到的抽象特征对主题进行聚类。【结果/结论】实验结果表明,
CNN-SOM算法较传统文本聚类算法在准确率、召回率和 F值上都有显著提高,能够更好的进行旅游评论的主题
发现。
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